[算法与数据结构] 隐马尔可夫模型.zip

说明：HMM(Hidden Markov Model,隐马尔科夫模型)是一种用参数表示的用于描述随机过程统 计特性的概率模型，是一个双重随机过程, 由两个部分组成:马尔可夫链和一般随机过程。 其 中马尔可夫链用来描述状态的转移，用转移概率描述。一般随机过程用来描述状态与观察序 列间的关系，用观察值概率描述。
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[算法与数据结构] EM算法+Python代码.zip

说明：期望最大化（Expectation Maximization， EM）算法，是一种求解含有隐变量（Latent Variable）的概率模型参数的极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation），或称极 大后验概率估计。 EM 算法并不是简单地将数据的输入输出格式固定，然后直接调用 工具包就可以使用，而是需要根据其思想基于具体问题设计相应具体算法，因此 EM 算法更可以说是一种框架或者方法论。
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[算法与数据结构] DBScan算法.cpp

说明：DBSCAN聚类算法，dbscan是聚类算法的一种，和k-means不同，不需要提前设置聚类的个数，该算法会自动算出聚类的个数，该算法有三类的，1.噪音点；2.边缘点；3.核心点。
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[算法与数据结构] poblano_toolbox_1.1.zip

说明：poblano_toolbox_1.1工具包matlab
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[算法与数据结构] 中国矿业大学数据结构课件.zip

说明：2018级的课件...
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[算法与数据结构] 基于bp神经网络的交通流预测mat

说明：基于bp神经网络的交通流量数据预测算法；基于bp神经网络的交通流量数据预测算法；基于bp神经网络的交通流量数据预测算法；基于bp神经网络的交通流量数据预测算法；
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[算法与数据结构] 数模算法的matlab程序.zip

说明：数学建模的各类算法源代码（matlab版）：MC随机仿真、插值、傅里叶、回归、神经网络、图片水印、常微分方程的数值解等
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[算法与数据结构] zuidaliu.m

说明：最大流算法，注释清晰。最大流问题，是网络流理论研究的一个基本问题，求网络中一个可行流f*，使其流量v(f)达到最大， 这种流f称为最大流，这个问题称为(网络)最大流问题。最大流问题是一个特殊的线性规划问题，就是在容量网络中，寻找流量最大的可行流。 最大流问题可以建立如下形式的线性规划数学模型： 式中v(f)称为这个可行流的流量、发点的净输出量或收点的净输出量。∞一般用标号法寻求有向最大流比用求线性规划问题的一般方法要方便得多。 最大的标号算法还用于解决多发点多收点网络的最大问题，设容量网络G有
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[算法与数据结构] raintest.m

说明：计算一周内至少有连续3天及以上下雨的概率。题目中每天下雨的概率为0.5，我们用rand()函数产生0-1的随机数，随机数大于0.5即表示下雨，再用round()函数取整，则1表示下雨，0表示不下雨，再使用find（）函数找到下雨天的索引，根据索引的差值来判断有几天连续下雨。具体见程序。
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[算法与数据结构] pi_value_1.m

说明：使用级数的方法计算π的值。我们知道级数：1+1/2^2+1/3^2+......+1/n^2的和是π²/6,我们只需要用计算机计算该级数的和，再通过简单的变形即可得到π的计算值。不过由于计算机不可能进行无限次运算，所以得到的π的值永远只是一个近似值。
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[算法与数据结构] pi_value.m

说明：为了计算π的一个估计值，我们可以使用蒙特卡罗模拟的方法。假设有一个边长为1的正方形，内部有一个与其同心的单位圆，向正方形内扔骰子，扔在单位圆内的次数与总次数之比即为π的近似值。用计算机模拟时，只需要用计算机产生2个0-1之间的随机数，他们的平方和小于1即对应骰子扔进单位圆内......
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[算法与数据结构] Python核心知识体系思维导图.rar

说明：Python核心知识体系思维导图.rar
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